Arquitectura Serverless: Me olvido de tener que configurar servidores. Me olvido de tener que administrar la infraestructura de servidores. ME ENFOCO en los DATOS. Tener la capacidad de darle sentido a la informaci贸n, procesarla, entenderla y leerla para obtener datos estrat茅gico
Compute on Google Cloud Platform
Introducci贸n al curso de Google Cloud for Developer Community
Lectura: introducci贸n de instalaci贸n
Tutorial de Qwiklabs
C贸mputo en la nube de Google
Opciones de c贸mputo en la nube
M谩quinas virtuales a profundidad
Tutorial para instalar Qwiklabs
Demo: m谩quinas virtuales a profundidad
C贸mputo sin administraci贸n con plataformas como servicio
Demo: c贸mputo sin administraci贸n
Lectura: 驴qu茅 son los contenedores?
C贸mputo contenerizado con App Engine Flex
C贸mputo contenerizado con Cloud Run
Funciones serverless
Continuous Integration, Continuous Delivery
CI/CD en Google Cloud Platform
Estrategias de Despliegue
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Anthos
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Streaming Data Analytics
Integraci贸n de datos e ingesta de datos totalmente administrada sobre GCP
Demo: ingesta de datos
Ingesta de datos confiable en streaming sobre GCP
Demo: ingesta de datos confiable
Demo: configuraci贸n de Apache Kafka
Visualizaci贸n de mensajes de una base de datos relacional en Google Cloud
Data Warehouse: el modelo tradicional para construir un repositorio de datos empresarial
Data Lakehouse: el nuevo y moderno enfoque para construir un repositorio de datos empresarial
El portafolio de gesti贸n de datos en Google Cloud
Desglose del portafolio de gesti贸n de datos (Bases de datos) en Google Cloud
Gobierno de datos de punta a punta para garantizar la seguridad en tu Data Lake
Gobierno de datos: calidad y monitoreo
Machine Learning
驴Qu茅 es ML y AI?
Plataforma de AI en GCP
Auto ML con datos estructurados
Demo Auto ML con datos estructurados
Predicci贸n de tarifas usando AI notebooks
Demo predicci贸n de tarifas usando AI notebooks
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Ingesta de datos confiable en streaming sobre GCP
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Ordenar por:
Casos de uso de ingesta de datos:
Eventos del usuario: Interacciones del usuario en la plataforma (clics y otros)
Almacenamiento y Change Data Capture CDC: Registro de como cambian los datos para accionar eventos.
Enriquecimiento con ML - IA: A帽adir informaci贸n por analisis de voz o visi贸n de m谩quina con las APIs de Google
ML, ingesta de datos de fuentes externas
Como se generan estos datos?
- Dispositivos digitales
- Comercio electr贸nico
- Comunicaciones
- Consumos de medios digitales
Casos de uso clave:
- Ingesta de eventos de usuario
- Almacenamiento de datos y CDC (Change Data Capture)
- Enriquecimiento de eventos y ML.
Data driven vs Event driven:
Data driven: No act煤a sobre los datos en real time, mayor planificaci贸n.
- Humanos involucrados
- Ideas a largo plazo
- Determinar estrategia de producto
- Determinar segmentaci贸n de cliente
- Informar campa帽as de marketing
Event driven: Los datos le dicen a la empresa que hacer.
- Procesos automatizados
- Responsivo en tiempo real
- Impulsa interacciones instant谩neas
- Determina el producto
- Seleccionar campa帽as de marketing
Productos para la ingesta de datos confiables:
Pub/Sub:
- Mensajer铆a dirigida por eventos para la ingesta de datos
- Es un producto global, no se especifica una localidad
- Procesa hasta 100GB por segundo
Dataflow:
- Secuencia simplificada y procesamiento de datos por lotes
- Es open source
- Garantiza la entrega del mensaje
BigQuery:
- Almac茅n de datos en la nube
- Se puede aplicar anal铆tica a los datos con AI
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